Este documento define los agentes racionales como sistemas computacionales que pueden percibir su entorno, procesar información, tomar decisiones lógicas para alcanzar objetivos, aprender y mejorar continuamente. Explica que los agentes racionales tienen componentes como percepción, razonamiento, toma de decisiones, acciones, aprendizaje y persistencia. Finalmente, señala que los agentes racionales son la base de aplicaciones de IA modernas como vehículos autónomos y asistentes virtuales.

1. AGENTES RACIONALES
AMAURY JESUS CABRERA SANTANA
ID: 20209493

2. INTRODUCCIÓN
Agentes Racionales Inteligentes en la IA:
Los agentes racionales son sistemas computacionales que pueden interactuar
con su entorno y tomar decisiones basadas en la información disponible para
alcanzar sus objetivos.

3. DEFINICIÓN DE AGENTES RACIONALES
Un agente racional inteligente se refiere a un sistema autónomo capaz de
percibir su entorno mediante sensores, procesar la información recopilada
mediante razonamiento, tomar decisiones lógicas para seleccionar la mejor
acción posible, ejecutar esas acciones en el entorno a través de actuadores,
aprender y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo, y persistir en su
funcionamiento adaptativo.

4. COMPONENTES DE UN AGENTE RACIONAL
Percepción: Es la capacidad del agente para recibir datos del entorno a
través de sensores. Estos datos pueden ser estructurados o no
estructurados y son esenciales para que el agente tome decisiones
informadas.
Razonamiento: Refleja la habilidad del agente para procesar la información
percibida y realizar inferencias lógicas. El razonamiento le permite al agente
evaluar diferentes alternativas y su impacto en la consecución de sus
objetivos.
Toma de decisiones: Implica seleccionar la mejor acción a tomar en función
del razonamiento y la información percibida. La elección se basa en el
análisis de las opciones disponibles y sus consecuencias.

5. COMPONENTES DE UN AGENTE RACIONAL
Acciones: Son las respuestas físicas que el agente ejecuta en el entorno.
Estas acciones pueden ser desde movimientos físicos hasta interacciones
con otros sistemas.
Aprendizaje: Representa la capacidad del agente para mejorar su
rendimiento a lo largo del tiempo. Puede hacerlo mediante la adquisición de
nuevos conocimientos y la adaptación a situaciones cambiantes.
Persistencia: Indica la habilidad del agente para operar en su entorno de
manera continua, realizando ajustes en su comportamiento según las
condiciones cambiantes.

6. IMPORTANCIA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Los agentes racionales inteligentes forman la base de muchas aplicaciones de
IA modernas. Estos sistemas pueden automatizar tareas complejas y tomar
decisiones en situaciones dinámicas y poco predecibles.
Permiten el desarrollo de sistemas autónomos que pueden funcionar sin
intervención humana en entornos diversos y a menudo desafiantes.

7. IMPORTANCIA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Los agentes racionales inteligentes forman la base de muchas aplicaciones de
IA modernas. Estos sistemas pueden automatizar tareas complejas y tomar
decisiones en situaciones dinámicas y poco predecibles.
Permiten el desarrollo de sistemas autónomos que pueden funcionar sin
intervención humana en entornos diversos y a menudo desafiantes.

8. EJEMPLOS DE AGENTES RACIONALES EN ACCIÓN
Vehículos autónomos: Utilizan sensores para percibir el entorno y tomar
decisiones en tiempo real para navegar de manera segura.
Asistentes virtuales: Interpretan preguntas y comandos en lenguaje natural para
proporcionar respuestas y acciones relevantes.
Sistemas de recomendación: Analizan los patrones de comportamiento del
usuario para sugerir productos, servicios o contenido personalizado.

9. CONCLUSIONES:
Recapitulación de los conceptos clave abordados en la presentación.
Subrayar la importancia continua de los agentes racionales en la IA y cómo están
remodelando la forma en que interactuamos con la tecnología y el mundo que
nos rodea.
Invitar a la audiencia a explorar y reflexionar sobre el potencial futuro de los
agentes racionales en la evolución de la tecnología y la sociedad.